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该系列百科图书在培养孩子的听、说、读、写等全面语言技能的同时，也注重孩子的自然知识、社会百科知识与生活常识的积累。每本书中有上百幅精彩的高清图片，有为孩子量身打造的生动有趣的百科知识，还有便于亲子互动的趣味问答，从孩子从熟悉的领域向更多未知领域拓展，满足孩子认知世界的好奇心，养成科学探索的精神和习惯，让他们充分体会事物的趣味性。
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数据挖掘方法与模型 拉罗斯(DanielT.Larose) 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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数据挖掘方法与模型 高等教育出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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数据挖掘方法与模型 (美)拉罗斯 高等教育出版社 【新华书店正版图书】 电子发票 正版保证 多仓就近发货
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数据挖掘方法与模型 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《数据挖掘方法与模型》分为7章，第1章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论；第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究，通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。 《数据挖掘方法与模型》可作为数据挖掘课程教学用书，适用于高年级本科生和研究生的教学，也可供科研人员参考使用。 当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背
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数据科学实战入门使用Python和R,清华大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
内容组织《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。1. 问题理解阶段。首先，需要清晰地阐明项目目标；然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中最费力气的阶段。● 相关内容参见第3 章：“数据准备”。3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。● 相关内容参见第4 章：“探索性数据分析”。4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准，如果需要，可以对数据进行分割和平衡处理。● 相关内容详见第5 章：“为建模数据做准备”。5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心，在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数
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数据挖掘与预测分析(第2版) 大数据应用与技术丛书 从数据准备到探索新数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程书籍
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数据科学实战入门 使用Python和R,清华大学出版社【新华书店总店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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数据挖掘与预测分析 第2版大数据应用与技术丛书 [美]Daniel T. Larose Chantal D. Laros
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数据科学实战入门 使用Python和R 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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数据挖掘与预测分析第2版大数据分析技术程序设计数据分析基础教材数据库大数据技术与应用数据挖掘大数据处理教程计算机应用书籍
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数据挖掘方法与模型 (美)拉罗斯 著 刘燕权,胡赛全,冯新平 等 译 高等教育出版社 【新华书店正版图书】
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数据挖掘方法与模型 [美]拉罗斯 著；刘燕权 译 9787040309683 高等教育出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《数据挖掘方法与模型》分为7章，第1章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论；第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究，通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。 《数据挖掘方法与模型》可作为数据挖掘课程教学用书，适用于高年级本科生和研究生的教学，也可供科研人员参考使用。 当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背
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数据挖掘方法与模型[美]拉罗斯 著；刘燕权 译高等教育出版社9787040309683 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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数据科学实战入门使用Python和R 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《数据科学实战入门 使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学流行的两大开源平台：Python和R。 当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中，你将逐步学习如何使用更先进的技术，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。 对于那些有数据分析经验的读者而言，他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外，本书还包含一些令人兴奋的新主题，如随机森林和广
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数据科学实战入门 使用Python和R 一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。
内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先，需要清晰地阐明项目目标；然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章： 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章： 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准，如果需要，可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章： 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心，在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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